ceph monitor的示例分析
这篇文章将为大家详细讲解有关ceph monitor的示例分析，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
Ceph monitor分析
一、monitor简介
monitor作为ceph集群核心服务，负责自维护ceph集群健康状态，rados集群元数据mdsmap、monmap、osdmap、log、auth、health等，基于改进paxos算法，保证集群节点间的数据状态在同一时刻一致性。总的来说Monitor负责收集集群信息，更新集群信息，发布集群信息。
图 1 monito架构图
可以看出monitor的内部其实是一个分布式kv数据库。从下往上分别是MonitorDBStore、Paxos和PaxosService。PaxosService负责保证每次都只会有一个提案进入paxos流程。Paxos模块具体实现了multi-Paxos算法。MonitorDBStore是对底层DB的抽象封装，将DB的基本操作事务封装成统一接口，当前DB默认使用rocksdb。
二、monitor启动过程
monitor服务启动过程主要包括：加载基本配置、检查和加载db、初始化网络模块、mon注册网络监听、monitor bootstrap启动。
图 3 prepare阶段a
图 5 accept阶段a
图 7 learn阶段
2）Multi paxos：
原始的Paxos算法（Basic Paxos）只能对一个值形成决议，决议的形成至少需要两次网络来回，在高并发情况下可能需要更多的网络来回，极端情况下甚至可能形成活锁。如果想连续确定多个值，Basic Paxos搞不定了。因此Basic Paxos几乎只是用来做理论研究，并不直接应用在实际工程中。 实际应用中几乎都需要连续确定多个值，而且希望能有更高的效率。Multi-Paxos正是为解决此问题而提出。Multi-Paxos基于Basic Paxos做了两点改进：
1、针对每一个要确定的值，运行一次Paxos算法实例（Instance），形成决议。
2、在所有Proposers中选举一个Leader，由Leader唯一地提交Proposal给Acceptors进行表决。这样没有Proposer竞争，解决了活锁问题。在系统中仅有一个Leader进行Value提交的情况下，Prepare阶段就可以跳过，从而将两阶段变为一阶段，提高效率。
Ceph monitor采用的是Multi paxos算法。
monitor选举过程
monitor::bootstrap()是选举入口，整个过程也由一系列状态变化而成。每个Monitor启动后，根据配置文件中的主机ip列表，发现其他monitor并且获取其他节点最新日志版本号，根据版本号大小判断是否需要从其他节点拉取db数据做同步，然后选出leader和peon，再做recovery，最后根据收到的信号shutdown。
图 9 probe过程
完成同步后，如果回复数超过节点数一半就开始选举，节点进入STATE_ELECTING状态。先广播OP_PROPOSE消息，对端接收到消息，如果发现自身rank大于发送端rank值，则回复OP_ACK消息。这样的话rank最小的节点会收到最多的ack消息，如果收到的ack消息数与当前活动节点数相同则本端节点成为leader，然后再通知各个节点本端胜出，其他节点将成为peon。
图11 recovery流程
Monitor中实现paxos的提交过程是由begin()来完成。Leader首先更新自己的pending_v和pending_pn，然后发送OP_BEGIN消息到所有的peon节点，如果peon的accepted_pn小于leader发送的，则接受这个提案，将数据保存到本地，并且回复OP_ACCEPT消息。Leader收到的accept的个数等于集群的quorum，则将提案提交到leader本地，并且通知各个peon去完成commit操作。同时更新租约extend_lease()，更新租约后leader和peon之间会有个定时任务，leader会默认每3秒更新一次租约，超时10s则会重新选举，peon同样没有收到lease消息，超过10s也会重新选举。
图 12 提案提交过程
可以看到，monitor启动经历了probe、sync数据、选举、recovery过程，其中recovery涉及到了提案的提交动作，后续所有的monitor的提案提交都是通过begin()完成的。这里来看，paxos的第一阶段就是在bootstrap()里完成，后续提案提交直接可以通过leader发给peon来完成，符合multi-paxos的描述
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